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Enregistrement W4320491770 · doi:10.1002/cbf.3778

Investigating the effects of Ceylon cinnamon water extract on HepG2 cells for Type 2 diabetes therapy

2023· article· en· W4320491770 sur OpenAlexafffund
Leila Azimian, Nimalka Weerasuriya, Ranjani Munasinghe, Suzie Song, Chun‐Yu Lin, Lidan You

Notice bibliographique

RevueCell Biochemistry and Function · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNatural Antidiabetic Agents Studies
Établissements canadiensKuraray (Canada)Toronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésMetforminType 2 Diabetes MellitusMedicineViability assayDiabetes mellitusCellPharmacologyType 2 diabetesInsulin resistanceCarbohydrate metabolismRNAGene expressionTraditional medicineGeneEndocrinologyBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cinnamon and its extracts have been used as herbal remedies for many ailments, including for reducing insulin resistance and diabetes complications. Type 2 diabetes mellitus (T2DM) is a rapidly growing health concern around the world. Although many drugs are available for T2DM treatment, side effects and costs can be considerable, and there is increasing interest in natural products for managing chronic health conditions. Cinnamon may decrease the expression of genes associated with T2DM risk. The purpose of this study was to evaluate the effects of cinnamon water extract (CWE) compared with metformin on T2DM‐related gene expression. HepG2 human hepatoma cells, widely used in drug metabolism and hepatotoxicity studies, were treated with different concentrations of metformin or CWE for 24 or 48 h. Cell viability was assessed by MTT (3‐(4,5‐dimethylthiazol‐2‐yl)‐5‐(3‐carboxymethoxyphenyl)‐2‐(4‐sulfophenyl)‐2H‐tetrazolium) assay and glucose uptake was compared in untreated and CWE‐ or metformin‐treated cells under high‐glucose conditions. Finally, total RNA was extracted and analyzed by RNA sequencing (RNA‐seq), and bioinformatics analyses were performed to compare the transcriptional effects of CWE and metformin. We found cell viability was better in cells treated with CWE than in metformin‐treated cells, demonstrating that CWE was not toxic at tested doses. CWE significantly increased glucose uptake in HepG2 cells, to the same degree as metformin (1.4‐fold). RNA‐seq data revealed CWE and metformin both induced significantly increased (1.3‐ to 1.4‐fold) glucose uptake gene expression compared with untreated controls. Transcriptional differences between CWE and metformin were not significant. The effects of 0.125 mg mL −1 CWE on gene expression were comparable to 1.5 mg mL −1 (9.5 mM) metformin. In addition, gene expression at 0.125 mg mL −1 CWE was comparable to 1.5 mg mL −1 (9.5 mM) metformin. Our results reveal that CWE's effects on cell viability, glucose uptake, and gene expression in HepG2 cells are comparable to those of metformin, suggesting CWE may be an effective dietary supplement for mitigating T2DM‐related metabolic dysfunction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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